Jhosimar - profesor de Python -
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Jhosimar

  • Tarifa/h US$25
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Jhosimar - profesor de Python -
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  • Python
  • Inteligencia artificial

Clases de Machine Learning y Deep Learning, Computer Vision, NLP. Uso de frameworks tales como Tensorflow, PyTorch, Huggingface, entre otros

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Lugar de las clases

Superprof Estrella

Jhosimar forma parte de los mejores profesores de Python. Perfil de calidad, excelencia en su formación, responde rápidamente, organiza de inmediato la primera clase, y cuenta con excelentes opiniones de parte de sus estudiantes, ¡sus alumnos le adoran!

Acerca de Jhosimar

Magíster en Ciencia de la Computación por parte de la Universidade Estadual de Campinas (Brasil). Actualmente es Freelancer y es el fundador de la comunidad de Machine Learning y Deep Learning Arequipa donde ha organizado diversos eventos en el país. Ha participado en las conferencias más importantes de Inteligencia Artificial incluyendo NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, ICCV y CVPR, escuelas de verano como Machine Learning (MLSS), Deep Learning (DLRL) y Probabilistic ML (ProbAI). También ha participado en varios concursos de programación y posee experiencia en la preparación de entrevistas para la postulación a empresas como Google, Meta, Microsoft, entre otros. Tiene amplia experiencia en las áreas de Machine Learning y Deep Learning aplicadas principalmente a visión por computador y procesamiento de lenguaje natural. Posee experiencia en la preparación de entrevistas para la postulación a empresas como Google, Facebook, Microsoft, entre otros. Tiene amplia experiencia en las áreas de Machine Learning y Deep Learning aplicadas principalmente a visión computacional y procesamiento de lenguaje natural. Ha enseñado alumnos de todos los niveles, de diferentes países y universidades como: - Internacionales: University of Florida (USA), University of South California (USA), London South Bank University (UK), Moscow Institute of Physics and Technology (Rusia), Universidad de los Andes (Colombia), Universidad Politécnica de Cataluña, Universidad de Valladolid, IE Univeristy (España), entre otros. - Nacionales: UTEC, PUCP, UNI, UPC, ULaSalle, entre otros.

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Sobre la clase

  • Secundaria
  • Terminale
  • Educación técnico superior
  • +11
  • niveles :

    Secundaria

    Terminale

    Educación técnico superior

    Educación superior

    Formación para adultos

    Licenciatura

    Maestría

    Diplomado

    Doctorado

    Otro

    MBA

    Básico

    Intermedio

    Avanzado

  • Español

En cuáles idiomas se da la clase :

Español

La metodología depende de las necesidades de cada alumno, puedo preparar un temario o usar temarios de cursos que ya estén llevando en su universidad. Adicionalmente, puedo preparar material en caso sea necesario ya que muchas veces el material proporcionado por la universidad no es muy ilustrativo y no ayuda en el aprendizaje de los temas. Respecto a la parte de programación, las clases son prácticas, programo todo desde 0 para que se entiendan mejor los algoritmos o preparo material previo a la clase (notebooks, colab) y la forma de abordar los problemas, uso tableta gráfica para explicar técnicas o conceptos en pizarra. Respecto a machine learning y deep learning, puedo reforzar tanto la parte teórica (matemática, demostraciones, etc.) como práctica (implementaciones usando frameworks como scikit-learn, tensorflow, pytorch, etc.). Si necesitan ayuda con su tesis, puedo apoyarlos en asesoramiento que puede resultar en una publicación dependiendo del tema y avance que se logre. Además, puedo asesorarlos para oportunidades como internships en grandes empresas (Google, Meta, etc.), escuelas de verano relacionadas a ML y DL y muchas otras oportunidades. Algunos temas que puedo ayudarte: - Machine Learning: Regresión lineal, regresión logística, regularización, LDA, SVMs, árboles de decisión, random forest, boosting, PCA, clustering (K-means, DBSCAN, jerárquico, GMM), redes neuronales, model selection, métricas de evaluación, MLE, aprendizaje bayesiano, data preprocessing, etc. - Deep Learning: Perceptrón multicapa (MLP), backpropagation, funciones de activación, optimizadores (SGD, Adam, RMSProp, etc.), CNNs, arquitecturas (ResNet, EfficientNet, Siamese, etc.), RNNs, LSTMs, Seq2seq, Atención, Transformers (BERT, GPT, ViT, etc.), autoencoders, modelos generativos (VAE, GAN, Diffusion), etc. - Lenguajes: Python, C++ - Librerías y frameworks: PyTorch, Tensorflow, Keras, Huggingface, numpy, pandas, scikit-learn, etc. *No resuelvo exámenes, puedo guiarte para que lo hagas por tu cuenta.

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